Вопрос или проблема
У меня есть сложное 20-мерное многомодальное распределение, и я рассматриваю обучение VAE для приближения его с помощью 2000 образцов. Однако, в частности, с целью впоследствии генерировать псевдослучайные числа, соответствующие структуре распределения. Однако мои проблемы следующие:
- Не является ли мой подход фундаментально или логически ошибочным? В частности, потому что в отличие от изображений, случайные числа имеют геометрическую природу и, следовательно, могут принимать отрицательные значения и также могут считаться шумными.
- Как мне найти правильную архитектуру, кроме простого проб и ошибок? Очевидно, что мне не обязательно нужны 2D-свёртки. Но вместо этого 1D-свёртки могут быть хорошим выбором, чтобы захватить корреляции (т.е. модальности распределения). Я также не уверен, как правильно определить количество скрытых слоёв и узлов.
Вы описываете моделирование замещения.
Поскольку ваша ситуация хорошо изучена, я рекомендую посмотреть, что опубликовали другие. Например, посмотрите эту статью.
Ответ или решение
Обучение вариационного автокодировщика (VAE) для генерации случайных чисел
Введение
Ваше стремление использовать вариационный автокодировщик (VAE) для аппроксимации многомодального распределения в 20 измерениях с целью генерации псевдослучайных чисел является современным и перспективным подходом в области машинного обучения. Однако он также натыкается на определённые сложности. Давайте подробно разберём два ключевых вопроса, которые вы подняли.
1. Логические и концептуальные аспекты
Ваше беспокойство относительно применения VAE к случайным числам, которые могут принимать отрицательные значения, является важным. Следует отметить, что:
- Модель вероятностного вывода: VAE построен на вероятностном выводе, что делает его подходящим для работы с многомодальными распределениями. Ваша задача по генерации случайных чисел не является чем-то экзотическим в контексте применения VAE; наоборот, этот подход широко используется в различных областях. Однако важно убедиться, что распределение, используемое для обучения, действительно представляет интересующую вас структуру данных.
- Шумные данные: VAE можно настроить для работы с шумными данными, и в этом контексте можно использовать различные регуляризации для обеспечения устойчивости модели.
Таким образом, несмотря на свою специфику, ваша идея имеет под собой логическое основание. Ключевым моментом будет правильно настроить архитектуру модели и её обучение.
2. Выбор архитектуры VAE
Выбор архитектуры для VAE играет критическую роль в успешности вашей модели. Вам действительно стоит рассмотреть использование 1D-свёрточных слоёв, поскольку они могут быть более эффективными для обработки последовательных данных.
- Количество скрытых слоёв и нейронов: Оптимальное число слоёв и нейронов зависит от сложности вашего распределения. Вот некоторые рекомендации для начала:
- Число слоёв: Начните с одного или двух полносвязных слоёв, а затем экспериментируйте с добавлением дополнительных слоёв на основе оценки производительности модели.
- Количество нейронов: Для многомерных данных можно начать с размера слоя, равного размерности входного пространства. Постепенно увеличивайте или уменьшайте число нейронов в зависимости от результатов кросс-валидации.
- Активационные функции: Выберите подходящие активационные функции для каждого слоя. Например, ReLU обычно работает хорошо для внутренних слоёв, а для выходного слоя вы можете рассмотреть применение линейной активации, чтобы позволить модели генерировать как положительные, так и отрицательные значения.
Заключение
Обучение VAE для генерации случайных чисел — это чёткий и обоснованный подход, учитывающий структуру ваших данных. Четко сформулируйте вашу задачу, подберите подходящую архитектуру и настройте параметры модели, основываясь на практике и существующих исследованиях в данной области. Обратите внимание на публикации, такие как упомянутая вами работа на arXiv (arXiv:2005.04271), чтобы расширить свои знания и повысить вероятность успеха вашего проекта.